描述

• 該項目的重點是在發生災難（如火災）時跟蹤人員，以及劃定和識別火災隨著時間的推移延伸了多少，旨在將這些數據提供給相關當局并采取更快的行動來對抗這一事件。這一切都在無人機的幫助下。作為附加，識別某些無人機的飛行員，只是為了知道誰負責什么設備，因為在險惡的情況下，可能會有不止一架無人機，因此會有更多的飛行員。
• 我決定建立這個項目是為了開發有助于在必要時減少損失的技術。在過去的十年中，我們看到了洪水、地震等自然事件的顯著增加，同樣，人類可能會或不會發生的事件就像火災一樣，往往會消耗重要的土地區域。
• 構建過程中的圖像：

• 無人機已經成為對抗這些事件的主要角色，這要歸功于易于使用、達到人類無法達到的點以及硬件和軟件技術的持續發展，就像我們使用的套件一樣這場比賽。Yoy 可以根據您希望識別的對象類別在一些著名的網絡中進行選擇。此外，我們可以使用配套計算機與我們的自動駕駛儀對話以執行任務或處理與外部世界的其他類型的信息。（附上代碼）。主要問題是無人機的重量，這使其飛行一時不穩定。當然，這可以通過 PID 調節來解決。另一個問題是，在一次測試中，我失去了無人機的支持，因此完全不可能重新測試。但是，到目前為止，我對項目的結果非常滿意。改進肯定會到來。

• 對于與 FMU 的配套計算機連接，我使用了 FTDI 電纜。Jetson Nano 和 TELEM2 通過 USB 連接到 FMU。通話速率為 921600 波特。對于從 Nano 到計算機的連接，我使用了一個 USB Wifi 加密狗，它允許我使用熱點對 jeton nano 進行 ssh。這樣我就啟動了 nano 上的所有腳本。這個 Jetson 熱點也可用于提供連接，以防在險惡地區發現的人們無法直接到達自治領地
• RapidIoT 僅用于顯示從其上的傳感器讀取的一些數據的值，以及來自 FMU 的一些 MAVLIK 消息。連接是通過 RapidIot 上的 UART 和 FMU 中的 TELEM2 建立的。

現在一些最終構建的照片：

?

?

?

?

1 / 10

?

在這張圖片中，沒有看到 PixyCam，因為就在照片之前，PixyCam 在一次測試崩潰中崩潰了。

?

?

?

?

?

1 / 2 ?損壞的 Pixy 底座

?

?

• 。這可以通過 Nvidia Digits Platform 完成，它使我們能夠快速訓練網絡進行圖像分類、分割和對象檢測。我會選擇這個選項，因為它可以與 jetson 推理庫一起工作以導出網絡并執行對象檢測和分割，如下所示：

?

?

?

?

1 / 2 ?煙霧分割示例

?

?